A3-3

学習者のメタ認知と実際の学習特性の差を考慮したフィードバックが可能な教育システムの実現に向けて
江原 遥
Yo EHARA
東京学芸大学 教育学部
Faculty of Education, Tokyo Gakugei University
Email: ehara@u-gakugei.ac.jp

あらまし： 学習者の現在の自分の学習特性に対する自己認識（例：自分は〜という点が課題）に代表されるメタ認知は、テキストによる記述が適している。また、LA を通じて実際の学習者の学習特性を数値的、機械可読な形で表現する技術が実用化されつつある。本稿では、数値的評価とメタ認知のテキスト記述を自然言語理解を用いて対応させ、双方を考慮して高度な学習支援を行う教育システムの実現可能性について議論する。
キーワード：メタ認知，学習者特性，自然言語理解，学習支援システム

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はじめに

著者は、自然言語処理の観点から、語彙学習支援システムの研究に長期にわたって関わってきた。本稿では、「次世代の人材を育成するため変革する教育システム」
として、新しい教育支援システムとして何ができるかについて、サーベイを交えて議論したい。
知的な学習支援システムは、多くの場合、図 1 の形で抽象的に表現できる。まず、学習者は、小テストなど
図 1: 通常の学習支援システムの試験の結果のデータや、あるいはシステムをこれまでに使用したログなどの形で、学習支援システムに学習者 は分からない。実は、重要ではなかったり、基本を押さ特性（能力）を推定できるデータを提供する (a)。学習 えれば短時間で学習する方法があったり、他の学習を行
支援システムはそこから能力などの学習者特性を推定し う上で付随的に学習されるので必ずしも意図して重点的（b）、学習者にあった支援を行う（c）。この図 1 の枠組 に学習すべきとは限らない場合が往々にしてある。例えみの一例として、例えば、外国語学習における語彙学習 ば、英語学習について言えば、日本の多くの大学生の読支援における簡単な応用として、語彙テスト（a）で学 解力が低いのは、読解する外国語の量が少ないからとい習者の語彙量を推定（b）して、あらかじめ持っておい うよりも、語彙量が足りないことが原因であることが示
た語の難易度表と突き合わせて、学習者の語彙量より少 唆されている 1) 。語彙量が少ない場合には、まず、語彙し難しい語を学習すべき語として提示する（c）ことで 量を向上させることが重要であるのに、語彙量を増やさ学習者を支援するシステムがあげられる 4) 。類似のシス ずに読解力を向上させようとすることが非効率であるこテムは過去に多く実装されている。とも、既存研究 5, 6) で示唆されている。
さて、図 1 の仕組みの学習支援システムでは、学習者学習者が、「重点的に学習しないといけないと思っていがこのシステムを使用する間は、学習支援を行うことは る事柄」や、「効率的だと思っている学習法」の情報をも可能であろう。しかし、現実には、学習者が、生活の上 学習支援システムが収集し、学習者特性と照らし合わせで、学習に当てる時間は限られているし、その中で、シ て、適切な学習法を提示してくれる手法があれば、学習ステムを使用して学習する時間はさらに限られてくる。 者は、学習支援システムが利用できる場面を超えて、効学習支援システムの中には、学習者が提示した学習者特 率的に学習をすすめることが出来るものと期待される。
性に関する情報から推定した学習者特性が保持されていこのアイデアを抽象化すると、図 2 のようになる。こるのだから、この情報を、学習者がシステムを使用して れまでのように、学習者から試験結果や学習支援システ
学習する以外の時間でも活用して、学習者が学習に当て ムの利用履歴などのデータ（a）を取得するが、これに加る時間を全般的に効率化することはできないだろうか？ えて、学習者から自分の学習上の課題や自分に適した学学習者の学習に当てる時間を効率化する上で、重要 習法（a’）などを入力してもらう。単純に、自分の不得であるのは、「学習者が自分の学習についてどう認識し 意な分野などを選択するのであれば、多肢選択式のようているか」、という自己認識、いわゆるメタ認知である な設問を作り、これに回答してもらうことが考えられる
12, 11)。簡単に言えば、学習者が自分が学習上で躓いて が、より高度なメタ認知情報を取得したいのであれば、いる点だと認識し、意図して重点的に時間をかけて学習 学習者にテキスト形式で入力してもらうのが良いだろすべきだと思っている事柄が、本当にその通りかどうか う。学習支援システム側では、a と a’ の両方を使って、― 133 ―

教育システム情報学会 JSiSE2021
第46回全国大会
2021/9/1-9/3

する人工知能技術に繋がる、基礎的な研究が出てきている。このため、図 2 についても、技術的な実現可能性が視野に入っていると思われる。こうした技術の研究開発には、機械学習の訓練データとして用いるために、実際に学習者がメタ認知を記述したデータを収集することが重要である。筆者も、過去のクラウドソーシングによる語彙テストデータ作成 3) の経験をもとに、現在、限定されたタスク設定ではあるが、このためのデータをクラウドソーシングで作成している。

謝辞 本研究は、JST 戦略的創造研究推進事業（ACTX, JPMJAX2006）、JSPS 科研費 18K18118 の支援を受けた。
参考文献(1) Jack Barrow, Y Nakanishi, and H Ishino. Assessingjapanese college students’ vocabulary knowledge witha self-checking familiarity survey. System, Vol. 27,
No. 2, pp. 223–247, 1999.
図 2: 学習者のメタ認知を考慮した学習支援システム(2) Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, andKristina Toutanova. BERT: Pre-training of Deep
学習者特性を推定するのみならず、より全般的な、学習Bidirectional Transformers for Language Understanding. In Proc. of NAACL, pp. 4171–4186, Minneapolis,者に適した学習法を推定する（b’）。これを、学習者にMinnesota, June 2019.
対して、学習支援システム側で推定した、適切な学習の(3) Yo Ehara. Building an English Vocabulary Knowledge
指針として提供する（c’)。
Dataset of Japanese English-as-a-Second-Language
Learners Using Crowdsourcing. In Proc. of LREC,
2 実現可能性May 2018.
(4) Yo Ehara, Nobuyuki Shimizu, Takashi Ninomiya, and図 2 の中では、学習者とのやり取りの間に、自然言語
Hiroshi Nakagawa. Personalized reading support forsecond-language web documents. ACM Transactions
による記述を含む。図 2 で記載されるような学習支援シ
on Intelligent Systems and Technology, Vol. 4, No. 2,ステムを実際に構築しようと思うと、学習支援システム
2013.
が保持している学習者特性（能力）の推定値を、自然言(5) Batia Laufer. How much lexis is necessary for reading
comprehension? In Vocabulary and applied linguistics,
語によって説明したり、学習者のメタ認知表現と突き合pp. 126–132. Springer, 1992.
わせることが必要となる。
(6) Batia Laufer and Geke C Ravenhorst-Kalovski. Lexこうした高度な自然言語理解は、従来は精度が低すぎ
ical threshold revisited: Lexical text coverage, learners’ vocabulary size and reading comprehension. Readて、実用することは難しかった。しかし、近年では、大ing in a foreign language, Vol. 22, No. 1, pp. 15–30,規模なコーパスから教師なしで自然言語理解に必要な2010.
(7) Yuetian Luo and Zachary Pardos. Diagnosing uni当該言語（学習者の母語）の基礎的な性質を人工知能にversity student subject proﬁciency and predicting de獲得させ（事前学習）、他の様々なタスクの少量の教師
gree completion in vector space. In Proceedings of the
データで具体的な応用課題を解けるようにする（ファイAAAI Conference on Artiﬁcial Intelligence, Vol. 32,2018.
ンチューニング）、転移学習（事前学習＋ファインチュー(8) T. Mikolov, I.. Sutskever, K. Chen, G. S. Corrado,ニング）のアプローチが盛んに研究されている 2) 。
and J. Dean. Distributed representations of words and自然言語処理分野において、解説文を人工知能に生phrases and their compositionality. In Proceedings ofAdvances in Neural Information Processing Systems
成させるアプローチの教育応用には前例がある。例え(NIPS), pp. 3111–3119, 2013.
ば、文献 9) では、語学学習者の作文の文法誤り訂正に(9) Ryo Nagata. Toward a task of feedback comment genおいて、誤り訂正のみならず、訂正の理由を解説する説
eration for writing learning. In Proceedings of the 2019
Conference on Empirical Methods in Natural Lan明文を自動生成する手法が提案されている。このタスク
guage Processing and the 9th International Joint Conは、より広く見れば、推定された学習者特性（能力）とference on Natural Language Processing (EMNLPIJCNLP), pp. 3206–3215, Hong Kong, China, Novemいう数値表現から、適切なテキストを生成する data-tober 2019. Association for Computational Linguistics.
text と呼ばれるタスクの 1 手法とみなすことができる。
(10)
RatishPuduppully, Li Dong, and Mirella Lapata.
data-to-text も盛んに研究されている 10) 。
Data-to-text generation with content selection andplanning. In Proceedings of the AAAI conference on
また、本稿では、単に「能力」と言わず、能力を含む
artiﬁcial intelligence, Vol. 33, pp. 6908–6915, 2019.
学習者の学習傾向を「学習者特性」と表現した。これは、 (11) 吉野巌, 島貫靜. 小学校算数授業におけるメタ認知育成の自然言語処理分野での単語埋め込みのように 8) 、学習履
試み―「頭の中の先生」としてのメタ認知の意識づけとメタ認知訓練の効果―. 教育心理学研究, Vol. 67, No. 4,
歴データなどから学習者の学習傾向をベクトル空間上にpp. 343–356, 2019.
埋め込み表現（数値表現）することを念頭に置いている (12) 草場実, 足達慶暢, 鈴木達也. 理科学習場面における高校からである 7) 。
生のメタ認知の実態に関する調査研究. 学習開発学研究,
No. 10, pp. 75–81, 2017.
以上のように、図 2 のような高度な学習方針を提示― 134 ―